多传感器数据融合
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集中式数据融合结构 分布式数据融合结构 综合式数据融合结构
多传感器数据融合体系结构
目标状态估计
传感器 A
预处理
传感器 B
预处理
数据调整 与互连
相关
综合滤波 跟踪
目标状态
传感器 C
目标分类 预处理 分类
集中式数据融合结构
多传感器数据融合体系结构
目标状态估计
传感器 A
预处理
跟踪、分类
传感器 B
B1，B2，„，Bn；
② 计算每个传感器单元对不同目标的身 份说明的不确定性即 i=1,2,„,n
P B j Ai
；
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合的一般步骤： ③ 计算目标身份的融合概率：
P Ai B1 , B2 , , Bm
PB1 , B2 ,, Bm Ai P Ai PB1 , B2 ,, Bm
个互斥的穷举目标，Bi为第j个传感器给出的目
标身份说明，且Ai满足： P Ai 1
i 1 n
则：
PB Ai P Ai P Ai B P Ai B n P B PB Ai P Ai
i 1
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合模型
数据之间的置信距离
得到一个 m X m 矩阵。
d11 d12 d 21 d 22 Dm d m1 d m 2
d ij，i, j 1 2,，m ，
d1m d 2m d mm
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—关系矩阵和数据选择 根据具体问题选择合适的临界值 ij 由d ij 对数 据的可靠性进行判定。
1 x x 2 1 i pi x xi exp 2 i 2 i 1 xx 1 j pj x xj exp 2 j 2 j
2
数据融合技术的应用
航迹预测 身份识别 威胁估计
多传感器 数据融合
测试技术 多光谱图像 车辆识别
数据融合技术发展
20世纪 70年代 1973年美国声纳信息融合研究
海湾战争
现代化战争的警钟
我国首次数据融合技术专题会议
1995年
位置估计和身份识别
目前
多传感器数据融合技术
数据融合的基本原理
本节内容
1 d ij ij rij 0 d ij ij
由此得到一个二值矩阵，称为关系矩阵。
r11 r12 r 21 r22 Rm rm1 rm 2 r1m r2 m rmm
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
1
数据融合处理的一般过程
2
3
多传感器数据融合体系结构
数据融合的常用算法
数据融合处理的一般过程
多 传 感 器 系 统
A/D
数 据 预 处 理
特 征 提 取
融 合 计 算
结 果 输 出
多传感器数据融合体系结构
1 2 目标身份估计
数据级数据融合结构 特征级数据融合结构 决策级数据融合结构
目标状态估计
PA B 1
n i 1 i
Bayes统计理论
Bayes估计是检验过程中对先验知识向后验知 识的不断修正。 条件概率公式： 或
P AB P A B P B
P AB PA B PB
全概率概率公式：
PB PB Ai P Ai
目标观测 分类 说明 目标观测 分类 说明 目标观测 分类 说明
传感器 A
PB1 Ai
IDA
Bayes 统计 推断
决 策 身份 报告
传感器 B
PB2 Ai
IDB 计算 目标 融合 概率 判 定
传感器 C
PBm Ai
IDC
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合的一般步骤： ① 获得每个传感器单元输出的目标身份说明
j 1, 2,, m
基于Bayes估计的身份识别方法
举例计算 某医院采用以下两种设备检验某种疾病，设 备1对该疾病的漏诊率为0.1，误诊率为0.25； 设备2对该疾病的漏诊率为0.2，误诊率为 0.1。已知人群中该疾病的发病率为0.05。
分析分别利用两台设备和同时使用两台设备
时检验结果的概率。
n i 1
其中Ai为对样本空间的一个划分，即Ai为互斥事件且
P A 1
i 1 i
n
ຫໍສະໝຸດ Baidu
Bayes统计理论
Bayes公式： 对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结果为 B时，Ai发生的概率为：
PB Ai P Ai P Ai B P Ai B n P B PB Ai P Ai
经典统计理论的两个特征：
• 不采用先验概率；
• 概率是一种类似频数的解释。
经典统计理论的基本原理：小概率原理。
经典统计理论的不足：
将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先验信 息； 精度和信度是预定的，不依赖于样本。
Bayes统计理论
在考虑可靠度情况下传感器测量需要解决的一 个关键问题：真值和测量值。 考察一个随机试验，在该试验中n个互不相容的 事件A1，A2，„，An必然会发生一个，且只能发 生一个，用P（Ai）表示Ai发生的概率，则有：
Bayes方法具有严格的理论基础，应用广泛；
采用归推理的方法对多源信息进行有效地融合； 充分利用了测量对象的先验信息。
数据融合的常用算法 滤波跟踪型数据融合算法：
利用数字滤波方法根据测量值估计被测量真值； 利用当前和历史测量数据估计目标未来状态。
神经网络方法：
是一种规则透明的非线性映射方法；
信息存储于网络结构和连接权值；
增强了信息处理的容错性； 具有自组织和自学习能力。
多传感器数据融合技术
基于Bayes估计的数据融合方法及应用
本节内容
1
Bayes统计理论
2
3
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
Bayes统计理论
基于经典统计方法的多传感器数据处理。
数据融合的定义
技术定义：
充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用 计算机技术按时间序列获得多传感器的观测数据，在 一定准则下进行分析、综合、支配和使用。获得对被 测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和 估计，使系统获得比它各组成部分更为充分的信息。
该定义的重点：
方法：分析、综合、支配、使用； 目的：一致性解释与描述、更为充分的信息。
特征提取
传感器 C
特征提取
联
身份 报告
特征级数据融合结构
多传感器数据融合体系结构
目标身份估计
传感器 A
特征提取
身份报告
IDA
互
决 策 身份 报告
传感器 B
特征提取
身份报告
IDB
级 融
传感器 C
特征提取
身份报告
IDC
联
合
决策级数据融合结构
数据融合的常用算法
按技术原理分类
假设 检验法 人工 智能
Bayes 估计法
如果B1，B2，„，Bn相互独立，则：
PB1 , B2 ,, Bm Ai PB1 Ai PB2 Ai PBm Ai
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合的一般步骤： ④ 目标识别决策（判据）：
PAk B1 , B2 ,, Bm max PAj B1 , B2 ,, Bm
为“先验知识”。
Bayes统计理论
后验知识：
由于一次检验结果B的出现，改变了人们对事 件A1，A2，„，An发生情况的认识，这是试验 后的知识称为“后验知识”。
检验后事件A1，A2，„，An发生的概率表现为 条件概率：
PA1 B 、PA2 B 、、PAn B ...
显然有： A B 0 P i
将来自多个传感器和信息源的数据和信息加以联合、 相关、组合，以获得对目标精确的位置估计、身份估 计、以及对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的 完整评价。
该定义的重点：
该定义是军事应用方面的功能性定义； 多个传感器对同一目标进行测量； 重点是融合：联合、相关、组合； 目的：状态估计、身份估计、态势估计、威胁估计。
器的输出Xi，i=1，2，„，m。一般认为它们
服从正态分布，用xi表示第i个测量值的一次
测量输出，它是随机变量Xi的一次取样。
设：
~ N 0 ,
Xk
~ N ,
2 0 2 k
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵 为对传感器输出数据进行选择，必须对其可 靠性进行估计，为此定义各数据间的置信距
多传感器数据融合技术
概 述
本节内容
1 2 3 4
多传感器问题的引入
数据融合的定义
数据融合的应用
数据融合技术发展
多传感器问题的引入
多传感器 测试系统
非关联测试项目
测量不同目标或对同 一目标的不同参数进 行独立测量。
关联的测试项目
利用多个传感器对同
一目标的相同或不同
项目进行测量，综合 测量结果用于分析目 标特性。
数据融合算法
滤波 跟踪
模式 识别
聚类 分析
数据融合的常用算法
传感器信息的不确定性
传感器输出不可能 包含被测量全部、完整的信息
噪声破坏
可靠度
精度
目标因素
数据融合的常用算法 经典统计理论：
将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先验信 息； 精度和信度是预定的，不依赖于样本。
Bayes估计理论：
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
方法思路
传感器 A
最佳
传感器 B
数 选
据
融合
融合 结果
融合
择 数 算法
传感器 C
置 距 矩
信 离 阵
关 矩
系 阵
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵 利用多个传感器测量某参数的过程中有两个 随机变量，一是被测参数μ ，二是每个传感
多传感器问题的引入
为什么要采用多个传感器测量同一目标参数？
环境复杂
目标复杂
可靠性
复杂的电磁环境
使检测的目标信 号淹没在大量噪 声及不相关信号
当检测对象为多 目标或快速机动 目标时，单一传 感器测量困难。
当单一传感器失 效或传感器的可 靠性有待提高时 采用多传感器系 统。
与杂波中。
数据融合的定义
功能定义：
P A 1
i 1 i
n
设利用一传感器对A事件的发生进行检测，检测 结果为B，则Ai为真值，B为测量值。
Bayes统计理论
Bayes统计理论认为，人们在检验前后对某事 件的发生情况的估计是不同，而且一次检验结 果不同对人们的最终估计的影响是不同的。 先验知识：
P(A1) 、 P(A2) 、…、 P(An) 表示事件A1， A2，„，An发生的概率，这是试验前的知识称
基本理论和方法—基于Bayes估计的数据融合算法
离。
用Xi、Xj表示第i个和第j个传感器的输出，
则其一次读数xi和xj之间的置信距离定义为：
dij 2 pi x xi dx
xj xi
d ji 2 p j x x j dx
xj
xi
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵 若Xi、Xj服从正态分布，则上式中：
预处理
跟踪、分类
数据调整 与互连
相关
传感器 C
预处理
跟踪、分类
分布式数据融合结构
多传感器数据融合体系结构
目标身份估计
传感器 A 互 数 据 传感器 B 级 融 传感器 C 合 联 提 报
特
身
征
份
取
告
数据级数据融合结构
多传感器数据融合体系结构
目标身份估计
传感器 A 特征提取 互 特征级 融合
传感器 B
故可知： d 当 xi x j 时， ij d ji 0 当 xi x j 或x j xi 时，d ij d ji 1
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵 置信距离矩阵：对m个传感器的一次测量数据， 利用上述方法可以分别计算任意两个传感器
i 1
利用Bayes统计理论进行测量数据融合： 充分利用了测量对象的先验信息。 是根据一次测量结果对先验概率到后验概率 的修正。
基于Bayes估计的身份识别方法
假设由n个传感器对一未知目标参数进行测量， 每一传感器根据测量结果利用一定算法给出一 个关于目标的身份说明。设A1，A2，„，An为n
多传感器数据融合体系结构
目标状态估计
传感器 A
预处理
传感器 B
预处理
数据调整 与互连
相关
综合滤波 跟踪
目标状态
传感器 C
目标分类 预处理 分类
集中式数据融合结构
多传感器数据融合体系结构
目标状态估计
传感器 A
预处理
跟踪、分类
传感器 B
B1，B2，„，Bn；
② 计算每个传感器单元对不同目标的身 份说明的不确定性即 i=1,2,„,n
P B j Ai
；
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合的一般步骤： ③ 计算目标身份的融合概率：
P Ai B1 , B2 , , Bm
PB1 , B2 ,, Bm Ai P Ai PB1 , B2 ,, Bm
个互斥的穷举目标，Bi为第j个传感器给出的目
标身份说明，且Ai满足： P Ai 1
i 1 n
则：
PB Ai P Ai P Ai B P Ai B n P B PB Ai P Ai
i 1
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合模型
数据之间的置信距离
得到一个 m X m 矩阵。
d11 d12 d 21 d 22 Dm d m1 d m 2
d ij，i, j 1 2,，m ，
d1m d 2m d mm
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—关系矩阵和数据选择 根据具体问题选择合适的临界值 ij 由d ij 对数 据的可靠性进行判定。
1 x x 2 1 i pi x xi exp 2 i 2 i 1 xx 1 j pj x xj exp 2 j 2 j
2
数据融合技术的应用
航迹预测 身份识别 威胁估计
多传感器 数据融合
测试技术 多光谱图像 车辆识别
数据融合技术发展
20世纪 70年代 1973年美国声纳信息融合研究
海湾战争
现代化战争的警钟
我国首次数据融合技术专题会议
1995年
位置估计和身份识别
目前
多传感器数据融合技术
数据融合的基本原理
本节内容
1 d ij ij rij 0 d ij ij
由此得到一个二值矩阵，称为关系矩阵。
r11 r12 r 21 r22 Rm rm1 rm 2 r1m r2 m rmm
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
1
数据融合处理的一般过程
2
3
多传感器数据融合体系结构
数据融合的常用算法
数据融合处理的一般过程
多 传 感 器 系 统
A/D
数 据 预 处 理
特 征 提 取
融 合 计 算
结 果 输 出
多传感器数据融合体系结构
1 2 目标身份估计
数据级数据融合结构 特征级数据融合结构 决策级数据融合结构
目标状态估计
PA B 1
n i 1 i
Bayes统计理论
Bayes估计是检验过程中对先验知识向后验知 识的不断修正。 条件概率公式： 或
P AB P A B P B
P AB PA B PB
全概率概率公式：
PB PB Ai P Ai
目标观测 分类 说明 目标观测 分类 说明 目标观测 分类 说明
传感器 A
PB1 Ai
IDA
Bayes 统计 推断
决 策 身份 报告
传感器 B
PB2 Ai
IDB 计算 目标 融合 概率 判 定
传感器 C
PBm Ai
IDC
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合的一般步骤： ① 获得每个传感器单元输出的目标身份说明
j 1, 2,, m
基于Bayes估计的身份识别方法
举例计算 某医院采用以下两种设备检验某种疾病，设 备1对该疾病的漏诊率为0.1，误诊率为0.25； 设备2对该疾病的漏诊率为0.2，误诊率为 0.1。已知人群中该疾病的发病率为0.05。
分析分别利用两台设备和同时使用两台设备
时检验结果的概率。
n i 1
其中Ai为对样本空间的一个划分，即Ai为互斥事件且
P A 1
i 1 i
n
ຫໍສະໝຸດ Baidu
Bayes统计理论
Bayes公式： 对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结果为 B时，Ai发生的概率为：
PB Ai P Ai P Ai B P Ai B n P B PB Ai P Ai
经典统计理论的两个特征：
• 不采用先验概率；
• 概率是一种类似频数的解释。
经典统计理论的基本原理：小概率原理。
经典统计理论的不足：
将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先验信 息； 精度和信度是预定的，不依赖于样本。
Bayes统计理论
在考虑可靠度情况下传感器测量需要解决的一 个关键问题：真值和测量值。 考察一个随机试验，在该试验中n个互不相容的 事件A1，A2，„，An必然会发生一个，且只能发 生一个，用P（Ai）表示Ai发生的概率，则有：
Bayes方法具有严格的理论基础，应用广泛；
采用归推理的方法对多源信息进行有效地融合； 充分利用了测量对象的先验信息。
数据融合的常用算法 滤波跟踪型数据融合算法：
利用数字滤波方法根据测量值估计被测量真值； 利用当前和历史测量数据估计目标未来状态。
神经网络方法：
是一种规则透明的非线性映射方法；
信息存储于网络结构和连接权值；
增强了信息处理的容错性； 具有自组织和自学习能力。
多传感器数据融合技术
基于Bayes估计的数据融合方法及应用
本节内容
1
Bayes统计理论
2
3
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
Bayes统计理论
基于经典统计方法的多传感器数据处理。
数据融合的定义
技术定义：
充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用 计算机技术按时间序列获得多传感器的观测数据，在 一定准则下进行分析、综合、支配和使用。获得对被 测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和 估计，使系统获得比它各组成部分更为充分的信息。
该定义的重点：
方法：分析、综合、支配、使用； 目的：一致性解释与描述、更为充分的信息。
特征提取
传感器 C
特征提取
联
身份 报告
特征级数据融合结构
多传感器数据融合体系结构
目标身份估计
传感器 A
特征提取
身份报告
IDA
互
决 策 身份 报告
传感器 B
特征提取
身份报告
IDB
级 融
传感器 C
特征提取
身份报告
IDC
联
合
决策级数据融合结构
数据融合的常用算法
按技术原理分类
假设 检验法 人工 智能
Bayes 估计法
如果B1，B2，„，Bn相互独立，则：
PB1 , B2 ,, Bm Ai PB1 Ai PB2 Ai PBm Ai
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合的一般步骤： ④ 目标识别决策（判据）：
PAk B1 , B2 ,, Bm max PAj B1 , B2 ,, Bm
为“先验知识”。
Bayes统计理论
后验知识：
由于一次检验结果B的出现，改变了人们对事 件A1，A2，„，An发生情况的认识，这是试验 后的知识称为“后验知识”。
检验后事件A1，A2，„，An发生的概率表现为 条件概率：
PA1 B 、PA2 B 、、PAn B ...
显然有： A B 0 P i
将来自多个传感器和信息源的数据和信息加以联合、 相关、组合，以获得对目标精确的位置估计、身份估 计、以及对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的 完整评价。
该定义的重点：
该定义是军事应用方面的功能性定义； 多个传感器对同一目标进行测量； 重点是融合：联合、相关、组合； 目的：状态估计、身份估计、态势估计、威胁估计。
器的输出Xi，i=1，2，„，m。一般认为它们
服从正态分布，用xi表示第i个测量值的一次
测量输出，它是随机变量Xi的一次取样。
设：
~ N 0 ,
Xk
~ N ,
2 0 2 k
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵 为对传感器输出数据进行选择，必须对其可 靠性进行估计，为此定义各数据间的置信距
多传感器数据融合技术
概 述
本节内容
1 2 3 4
多传感器问题的引入
数据融合的定义
数据融合的应用
数据融合技术发展
多传感器问题的引入
多传感器 测试系统
非关联测试项目
测量不同目标或对同 一目标的不同参数进 行独立测量。
关联的测试项目
利用多个传感器对同
一目标的相同或不同
项目进行测量，综合 测量结果用于分析目 标特性。
数据融合算法
滤波 跟踪
模式 识别
聚类 分析
数据融合的常用算法
传感器信息的不确定性
传感器输出不可能 包含被测量全部、完整的信息
噪声破坏
可靠度
精度
目标因素
数据融合的常用算法 经典统计理论：
将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先验信 息； 精度和信度是预定的，不依赖于样本。
Bayes估计理论：
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
方法思路
传感器 A
最佳
传感器 B
数 选
据
融合
融合 结果
融合
择 数 算法
传感器 C
置 距 矩
信 离 阵
关 矩
系 阵
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵 利用多个传感器测量某参数的过程中有两个 随机变量，一是被测参数μ ，二是每个传感
多传感器问题的引入
为什么要采用多个传感器测量同一目标参数？
环境复杂
目标复杂
可靠性
复杂的电磁环境
使检测的目标信 号淹没在大量噪 声及不相关信号
当检测对象为多 目标或快速机动 目标时，单一传 感器测量困难。
当单一传感器失 效或传感器的可 靠性有待提高时 采用多传感器系 统。
与杂波中。
数据融合的定义
功能定义：
P A 1
i 1 i
n
设利用一传感器对A事件的发生进行检测，检测 结果为B，则Ai为真值，B为测量值。
Bayes统计理论
Bayes统计理论认为，人们在检验前后对某事 件的发生情况的估计是不同，而且一次检验结 果不同对人们的最终估计的影响是不同的。 先验知识：
P(A1) 、 P(A2) 、…、 P(An) 表示事件A1， A2，„，An发生的概率，这是试验前的知识称
基本理论和方法—基于Bayes估计的数据融合算法
离。
用Xi、Xj表示第i个和第j个传感器的输出，
则其一次读数xi和xj之间的置信距离定义为：
dij 2 pi x xi dx
xj xi
d ji 2 p j x x j dx
xj
xi
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵 若Xi、Xj服从正态分布，则上式中：
预处理
跟踪、分类
数据调整 与互连
相关
传感器 C
预处理
跟踪、分类
分布式数据融合结构
多传感器数据融合体系结构
目标身份估计
传感器 A 互 数 据 传感器 B 级 融 传感器 C 合 联 提 报
特
身
征
份
取
告
数据级数据融合结构
多传感器数据融合体系结构
目标身份估计
传感器 A 特征提取 互 特征级 融合
传感器 B
故可知： d 当 xi x j 时， ij d ji 0 当 xi x j 或x j xi 时，d ij d ji 1
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵 置信距离矩阵：对m个传感器的一次测量数据， 利用上述方法可以分别计算任意两个传感器
i 1
利用Bayes统计理论进行测量数据融合： 充分利用了测量对象的先验信息。 是根据一次测量结果对先验概率到后验概率 的修正。
基于Bayes估计的身份识别方法
假设由n个传感器对一未知目标参数进行测量， 每一传感器根据测量结果利用一定算法给出一 个关于目标的身份说明。设A1，A2，„，An为n